名师讲座
报告题目：AI+机理双核驱动细胞工厂数字化设计
报告时间：2026-09-08 14:00
报告人： 李斐然副教授
清华大学深圳国际研究生院
报告地点：卢嘉锡楼202报告厅
转播地点：翔安校区能源材料大楼3号会议室5；漳州校区生化主楼307教室
报告摘要：
细胞工厂设计的核心是理解和预测细胞如何优化有限的物质、能量和酶资源实现目标产物合成。然而，现有代谢模型主要依赖已有知识和人工注释，受到代谢空间不清晰、关键参数缺失以及模型框架局限等限制，难以形成对细胞状态和生产性能的系统预测能力。围绕数字细胞构建与细胞工厂设计，我们建立了AI与机理模型融合的数字细胞建模体系。首先，利用逆向生物合成与深度学习挖掘传统代谢模型之外的地下代谢，构建酵母全景代谢模型Yeast-MetaTwin，系统拓展对酵母代谢网络的认知；针对模型中大量缺失的酶动力学和热力学参数，构建GotEnzymes2酶参数资源库，通过机器学习实现大规模酶参数预测，为细胞状态模拟和酶性能设计提供参数基础；此外，利用大语言模型整合分散的生物学知识和实验数据，实现代谢网络的自动构建、补全与迭代优化，推动数字细胞模型由人工构建向智能化构建转变。这些新技术和方法为生物制造从经验试错向数字化、智能化设计转变提供新的技术路径。
报告人简介：
李斐然，清华大学深圳国际研究生院，特别研究员，副教授，博士生导师。国家海外高层次人才（青年）项目、《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”中国区获得者。长期致力于通过开发新方法和新技术分析生物大数据和研究生物系统，揭示内在机理，促进合成生物学和生物医药研究。研究涉及计算生物学、系统生物学、机器学习及药物代谢等多个领域。近年来，相关成果发表于Nature Catalysis、Nature Communications、PNAS、Nucleic Acids Research、Molecular Systems Biology等期刊。担任Advanced Biotechnology青年编辑以及Nature Biotechnology、Nature Machine Intelligence、PNAS， ISME等期刊审稿人。
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